Sinopsis

La estadística es una herramienta matemática potente y eficaz que permite arrojar luz sobre cualquier tipo de estudio que, a causa de su variabilidad intrínseca, no pueda ser abordado desde la perspectiva de las leyes deterministas. En la medida en que permite obtener resultados prácticos, es una excelente guía para la acción en situaciones que entrañan incertidumbre.
Las ciencias de la salud, en cuanto disciplinas científicas que estudian objetos naturales (el organismo y sus sistemas funcionales) y sociales (seres humanos miembros de una sociedad civilizada) operan con multitud de datos heterogéneos. Así pues, el empleo de las herramientas estadísticas es hoy consustancial a la investigación médica y social y ningún profesional puede contribuir a su desarrollo sin estar familiarizado con ellas.
Bioestadística ha sido concebido para ser un manual claro y riguroso que ayude a entender la asignatura que se imparte en el área de conocimiento de Ciencias de la Salud. Las autoras han volcado en este libro la experiencia acumulada durante largos años de docencia, investigación y asesoramiento a médicos investigadores. En el texto, teoría y práctica forman un tándem que se complementa y aclara recíprocamente. Numerosos ejemplos, elaborados a partir de casos clínicos reales, servirán para acercar a los estudiantes a su futura profesión.
Esta obra resultará de gran utilidad no sólo para los estudiantes, sino para todo aquél que quiera profundizar en el conocimiento de la estadística y sus aplicaciones en el campo de la salud.

Francisca Ríus Díaz es profesora titular en la Universidad de Málaga. Su actividad docente está centrada en la Bioestadística en grados y postgrados de Medicina y Ciencias de la Salud así como en el ámbito hospitalario.
Julia Wärnberg es investigadora en el Karolinska Institutet, CSIC, UNAV, UMA y el ISCIII. Su actividad docente está centrada en la Medicina Preventiva, Epidemiología Nutricional y Bioestadística.

Índice

I. Estadística descriptiva

1. Conceptos previos
1.1. Introducción
1.2. ¿Qué es la Estadística?
1.3. Elementos. Población. Caracteres
1.4. Organización de los datos
1.5. Representaciones gráficas
1.6. Problemas
2. Medidas descriptivas
2.1. Introducción
2.2. Estadísticos de tendencia central
2.3. Estadísticos de posición
2.4. Medidas de variabilidad o dispersión
2.5. Asimetría y apuntamiento
2.6. Problemas
3. Variables bidimensionales
3.1. Introducción
3.2. Tablas de doble entrada
3.3. Dependencia funcional e independencia
3.4. Covarianza
3.5. Coeficiente de correlación lineal de Pearson
3.6. Regresión
3.7. Problemas

II Cálculo de probabilidades

4. Cálculo de probabilidades y variables aleatorias
4.1. Introducción
4.2. Experimentos y sucesos aleatorios
4.3. Experimentos aleatorios y probabilidad
4.4. Probabilidad condicionada e independencia de sucesos
4.5. Teoremas fundamentales del cálculo de probabilidades
4.6. Tests diagnósticos
4.7. Problemas
5. Variables aleatorias
5.1. Introducción
5.2. Variables aleatorias discretas
5.3. Variables aleatorias continuas
5.4. Medidas de tendencia central y dispersión de v.a.
6. Principales leyes de distribución de variables aleatorias
6.1. Introducción
6.2. Distribuciones discretas
6.3. Distribuciones continuas

III Inferencia estadística

7. Introducción a la inferencia
7.1. Introducción
7.2. Técnicas de muestreo sobre una población
7.3. Propiedades deseables de un estimador
8. Estimación confidencial
8.1. Introducción
8.2. Invervalos de confianza para la distribución normal
8.3. Intervalos de confianza para variables dicotómicas
8.4. Problemas
9. Contrastes de hipótesis
9.1. Introducción
9.2. Contrastes paramétricos en una población normal
9.3. Contrastes de una población
9.4. Contrastes para la diferencia de medias apareadas
9.5. Contrastes de dos distribuidores normales independientes
9.6. Contrastes sobre la diferencia de proporciones
9.7. Problemas
10. Contrastes basados en el estadístico JI-Cuadrado
10.1. Introducción
10.2. El estadístico X2 y su distribución
10.3. Contraste de bondad de ajuste para distribuidores
10.4. Contraste de homogeneidad de muestras caulitativas
10.5. Contraste de independencia de variables cualitativas
10.6. Problemas
11. Análisis de la varianza
11.1. Introducción
11.2. ANOVA con un factor
11.3. Consideraciones sobre las hipótesis subyacentes en el modelo factorial
11.4. Problemas
12. Contrastes no paramétricos
12.1. Introducción
12.2. Aleatoriedad de una muestra: test de rachas
12.3. Normalidad de una muestra: test de D'Agostino
12.4. Equidistribución de dos poblaciones
12.5. Contraste de Wilcoxon para muestras apareadas
12.6. Contraste de Krusakal-Wallis
12.7. Problemas

IV Problemas y prácticas

13. Problemas globales
13.1. Problema A
13.2. Problema B
14. Prácticas con SPSS
14.1. Práctica 1: creación de un fichero de SPSS
14.2. Práctica 2: estadística descriptiva
14.3. Práctica 3: tablas de contingencia
14.4. Práctica 4: regresión lineal
14.5. Práctica 5: comparación de dos poblaciones
14.6. Práctica 6: comparación de más de dos poblaciones

Tablas
Bibliografía